pandas

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  1. Python, String, Pandas를 사용하여 문자열에서 팬더스 데이터프레임 만들기
    문자열에서 Pandas 데이터프레임을 만드는 방법은 다음과 같습니다.필요한 라이브러리 임포트하기:문자열 데이터 준비하기:데이터프레임으로 변환하려는 문자열 데이터를 준비해야 합니다. 이는 CSV 파일, 텍스트 파일 또는 웹 스크랩핑을 통해 얻은 문자열일 수 있습니다
  2. Python Pandas에서 문자열 열 데이터 선택에서 NaN 필터링하기
    다음은 Python Pandas에서 문자열 열의 데이터 선택에서 NaN을 필터링하는 방법 몇 가지입니다.dropna() 함수는 기본적으로 NaN 값이 포함된 행을 모두 삭제합니다. 이 함수는 다음과 같이 사용할 수 있습니다
  3. Python Pandas Dataframe에서 열 값 빈도를 계산하는 두 가지 방법
    다음은 Python Pandas Dataframe에서 열 값의 빈도를 계산하는 두 가지 일반적인 방법입니다.value_counts() 함수는 Pandas Series 또는 Dataframe의 각 값별 빈도를 계산하는 데 사용됩니다
  4. Python, Pandas, 리스트 관련 'Get list from pandas dataframe column or row ?' 문제 해결
    loc[] 사용하기loc[] 인덱서를 사용하면 행 및 열을 기준으로 데이터프레임의 특정 부분을 선택할 수 있습니다.특정 열 선택:결과:특정 조건에 맞는 행 또는 열 선택:loc[] 인덱서와 함께 조건식을 사용하여 특정 조건에 맞는 행 또는 열을 선택할 수 있습니다
  5. 대체 방법: Pandas에서 다중 레벨 열 인덱스에서 레벨 삭제
    다음은 Pandas에서 다중 레벨 열 인덱스에서 레벨을 삭제하는 방법에 대한 단계별 안내입니다.예제 데이터프레임:레벨 0 삭제:첫 번째 레벨을 삭제하려면 drop() 함수와 level 키워드를 사용합니다.레벨 이름을 사용하여 삭제하려면 names 키워드를 추가합니다
  6. Pandas GroupBy에서 DataFrame 행을 목록으로 그룹화하는 대체 방법
    먼저, Pandas에서 그룹화 및 목록 만들기를 위한 예제 데이터 세트를 만들어 보겠습니다.그룹별 행 목록 만들기Pandas의 groupby 함수를 사용하여 DataFrame 행을 그룹별로 목록으로 만들 수 있습니다
  7. Pandas에서 축(axis)이란 무엇일까요?
    Pandas에는 두 가지 기본 축이 있습니다.행 축(axis=0): 행 방향으로 데이터를 구성합니다. 기본적으로 행 인덱스에 따라 데이터를 정렬합니다.축은 다양한 데이터 조작 작업에 활용됩니다. 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다
  8. 특정 조건에 따라 팬더스 열을 문자열로 변환하기: 예제 코드
    astype() 메서드 사용:결과:astype() 메서드는 데이터프레임 또는 시리즈의 데이터 타입을 변환하는 데 사용됩니다. 위 코드에서는 [['A', 'B']] 슬라이싱을 사용하여 'A'와 'B' 열만 선택하고, astype(str)를 사용하여 해당 열의 데이터 타입을 문자열로 변환합니다
  9. Python Pandas: 특정 값과 일치하는 열을 가진 행의 인덱스 가져오기
    loc[] 인덱싱은 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 강력한 도구입니다. 특정 값과 일치하는 열을 가진 행의 인덱스를 가져오려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.이 코드는 '열2' 열이 'a'인 행만 포함하는 새로운 데이터프레임을 만들고 해당 행의 인덱스를 출력합니다
  10. Python, Pandas 및 파일 입출력을 사용한 텍스트 파일 데이터 로드
    필수 라이브러리 가져오기:import pandas as pd필수 라이브러리 가져오기:텍스트 파일 읽기:read_csv() 함수를 사용하여 텍스트 파일을 데이터프레임으로 로드합니다. 쉼표(,)가 기본 구분자이지만, 다른 구분자를 사용하는 경우 sep 매개변수를 지정할 수 있습니다
  11. Python, Pandas, DataFrame를 사용한 프로그래밍 가이드
    다음은 Pandas 데이터프레임에 X 및 Y 축 레이블을 추가하는 방법에 대한 단계별 안내입니다.필요한 라이브러리 가져오기먼저 Pandas 및 Matplotlib 라이브러리를 가져와야 합니다. Matplotlib은 Pandas가 플롯을 생성하는 데 사용하는 라이브러리입니다
  12. 팬다스 데이터프레임 부울 인덱싱: 대체 방법 및 고급 활용
    부울 인덱싱은 논리 표현식을 사용하여 데이터 프레임의 특정 행과 열을 선택하는 방법입니다. 이는 데이터 프레임의 각 요소를 평가하여 True 또는 False 값을 반환하는 마스크를 만드는 것과 유사합니다. 이 마스크를 사용하여 원하는 데이터만 포함하는 새 데이터 프레임을 만들 수 있습니다
  13. 판다스 열에서 특정 값이 포함되어 있는지 확인하는 방법
    str. contains() 메서드는 문자열 열에서 특정 문자열 또는 패턴이 포함되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 예를 들어, "name" 열에 "kim"이라는 문자열이 포함된 행을 모두 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다
  14. Python, Pandas, Dataframe 관련 'Convert floats to ints in Pandas ?' 프로그래밍 해설
    데이터프레임에서 특정 컬럼의 값을 부동 소수점에서 정수로 변환해야 하는 경우가 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 몇 가지 방법을 사용할 수 있습니다.astype() 함수는 데이터프레임 컬럼의 데이터 타입을 원하는 타입으로 변환하는 데 사용되는 유용한 함수입니다
  15. 판다스 데이터프레임 열을 NaN 값 포함하여 int형으로 변환하는 방법
    따라서, NaN 값을 포함하는 열을 정수형으로 변환하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.결측값 처리:먼저, NaN 값을 어떻게 처리할지 결정해야 합니다.NaN 값 제거: dropna() 함수를 사용하여 NaN 값이 포함된 행을 모두 제거할 수 있습니다
  16. 판다스 집계 결과의 과학적 표기법 형식 지정/억제 (Python, Pandas, 부동 소수점 포함)
    다행히 팬더스는 결과의 형식을 조정하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구를 제공합니다. 다음은 과학적 표기법을 억제하고 원하는 형식으로 숫자를 표시하는 방법에 대한 몇 가지 방법입니다.format 매개 변수를 사용하여 pd
  17. Pandas DataFrame에서 문자열 열 처리: 'object' 데이터 타입 문제 해결
    Pandas DataFrame에서 열을 문자열로 표시하지만 데이터 타입은 'object'로 표시되는 경우가 있습니다. 이는 해당 열의 값들이 실제로 문자열이더라도 NumPy 배열에서 관리되기 때문입니다. NumPy 배열은 모든 요소가 동일한 크기를 가져야 하기 때문에 문자열 길이가 일정하지 않은 경우 'object' 데이터 타입을 사용합니다
  18. Python에서 Pandas DataFrame의 특정 열만 서식 지정하는 방법
    단계별 설명:필요한 라이브러리 임포트:데이터 준비:printf 함수와 서식 문자열 사용:설명:format_float 함수는 Pandas의 apply 함수와 함께 사용됩니다.axis=1 옵션은 각 열에 함수를 적용하도록 합니다
  19. 판다스 데이터프레임에서 특정 열 이름 변경하기
    pandas에서 열 이름을 변경하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.rename() 메서드 사용:위 코드는 'B' 열 이름을 '새로운 열 이름'으로 변경합니다. inplace=True 매개변수를 사용하면 원본 데이터프레임이 변경되고
  20. NumPy 배열로부터 Pandas DataFrame 만들기: 기본 가이드
    다음은 NumPy 배열에서 인덱스 열과 열 헤더를 지정하여 Pandas DataFrame을 만드는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.필요한 라이브러리 가져오기:먼저 Pandas와 NumPy 라이브러리를 가져와야 합니다
  21. Python, 딕셔너리, Pandas를 사용하여 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법
    다음은 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 두 가지 일반적인 방법입니다.pandas. DataFrame() 함수 사용:위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.dict() 함수와 keys() 메서드 사용:
  22. Pandas 프로그래밍: SettingWithCopyWarning 예방하기
    이는 데이터 손실로 이어질 수 있으므로 Pandas는 이러한 상황을 경고하여 개발자가 의도적으로 데이터프레임을 수정하려는지 확인하도록 합니다.SettingWithCopyWarning은 다음과 같은 경우 발생할 수 있습니다
  23. Jupyter Notebook/Lab에서도 확인 가능
    import pandas as pd 사용하기가장 간단한 방법은 import pandas as pd 명령어를 사용하는 것입니다. 이 명령어를 실행하면 판다스 버전 정보가 출력됩니다.pip show pandas 명령어를 사용하여 설치된 판다스 패키지 정보를 확인할 수도 있습니다
  24. 한국어로 설명된 'How to reset index in a pandas dataframe ?'
    인덱스 재설정은 reset_index() 함수를 사용하여 수행됩니다. 이 함수는 기존 인덱스를 제거하고 새 열로 변환한 다음 데이터프레임에 추가합니다.다음은 reset_index() 함수를 사용하는 방법에 대한 간단한 예입니다
  25. Pandas 데이터프레임 인덱스를 열로 변환하는 대체 방법
    set_index() 함수 사용:설명: set_index() 함수는 기존 인덱스를 제거하고 특정 열을 새로운 인덱스로 설정합니다.사용 방법:import pandas as pd # 데이터프레임 생성 df = pd. DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 'B' 열을 인덱스로 설정
  26. Pandas 데이터프레임 역순 정렬하기: 효율적인 방법 비교
    sort_values() 함수를 사용하면 데이터프레임을 기준 열에 따라 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. 데이터프레임을 역순으로 정렬하려면 ascending=False 키워드 인수를 사용합니다.iloc[] 인덱싱을 사용하면 데이터프레임의 행을 슬라이싱하여 역순으로 정렬할 수 있습니다
  27. Pandas 데이터프레임 열 수 가져오기: 다양한 방법 비교
    len() 함수 사용:df. shape 속성 사용:df. columns 속성 사용:위의 방법 외에도 다음과 같은 방법들을 사용할 수 있습니다.itertools. count() 함수 사용:참고:Pandas 데이터프레임에서 행 수를 가져오는 방법은 다음과 같습니다
  28. Pandas 데이터프레임 열의 값을 딕셔너리로 다시 매핑하고 NaN 유지하기
    이 게시물에서는 Pandas 데이터프레임에서 딕셔너리를 사용하여 열 값을 다시 매핑하는 방법과 NaN 값을 유지하는 방법을 설명합니다. 두 가지 주요 방법을 살펴보겠습니다.map 함수 사용replace 함수 사용map 함수는 Pandas에서 열의 각 값에 함수를 적용하는 데 사용됩니다
  29. Python, Pandas, DataFrame 활용: 다중 인덱스 열로 변환하기
    다음은 두 가지 일반적인 방법입니다.set_index와 reset_index 사용:이 방법은 다중 인덱스를 하나의 열로 설정하고, 나중에 다시 데이터 프레임으로 변환합니다.stack과 unstack 사용:stack 함수는 다중 인덱스의 레벨을 열로 변환하고
  30. "r", "pandas", "python"과 관련된 "How to make good reproducible pandas examples" 프로그래밍 해설 (한국어)
    시작하기 전에 Python과 pandas 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.예제에서 사용할 데이터를 로드해야 합니다. CSV 파일, Excel 파일 또는 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 로드할 수 있습니다
  31. Python과 Pandas를 사용하여 데이터프레임에서 발생 빈도를 효율적으로 계산하는 방법
    value_counts() 함수는 Pandas에서 발생 빈도를 계산하는 가장 일반적인 방법입니다. 이 함수는 Series 또는 DataFrame 열을 입력으로 받아 각 값의 발생 빈도를 포함하는 Series를 반환합니다
  32. Python, Pandas, Group-by를 사용한 데이터 분석
    head() 함수 사용:결과:설명:groupby('Group') : 'Group' 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.head(2) : 각 그룹 내 상위 2개 레코드만 선택합니다.nlargest() 함수 사용:['Value'] : 'Value' 열만 선택합니다
  33. Python, Pandas, DataFrame 활용: 그룹별 첫 번째 행 획득 완벽 가이드
    먼저, Pandas DataFrame을 만들어 보겠습니다.방법 1: .head(1) 사용head(1) 메서드를 사용하면 DataFrame의 상단 n개 행을 출력합니다. 각 그룹의 첫 번째 행만 출력하기 위해서는, groupby와 함께 사용하면 됩니다
  34. Pandas DataFrame에서 SQL과 유사한 필터링: 'in' 및 'not in' 사용하기
    'in' 연산자는 특정 값이 특정 열에 포함되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 'city' 열에 '서울' 또는 '부산'이 포함된 행만 선택하려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.결과:'not in' 연산자 사용:
  35. Pandas concat() 함수를 사용하여 새 열 만들기
    apply() 함수는 Pandas에서 DataFrame 또는 Series에 함수를 적용하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 함수는 각 행 또는 열에 함수를 순환적으로 적용하여 새 열 또는 Series를 만들 수 있습니다
  36. Python, Pandas, 데이터프레임에서 기존 열 기반으로 새 열 만들기
    Pandas 데이터프레임에서 기존 열의 값을 기준으로 새 열을 생성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법과 코드 예시를 살펴보겠습니다.1 apply 함수 사용apply 함수는 데이터프레임의 각 행 또는 열에 함수를 적용하는 데 유용합니다
  37. Pandas와 NumPy에서 열/변수가 숫자인지 확인하는 방법
    Pandas DataFrame에서 열의 데이터 타입을 확인하려면 dtype 속성을 사용하면 됩니다.결과:위 코드에서 df['숫자열'].dtype은 '숫자열' 열의 데이터 타입이 int64 (64비트 정수)임을 나타냅니다
  38. Pandas 데이터프레임 인덱스 이름 바꾸기: 다양한 방법
    Pandas 데이터프레임에서 인덱스는 행을 식별하는 데 사용되는 중요한 요소입니다. 기본적으로 인덱스는 숫자로 구성되지만, 사용자 정의 이름으로 변경할 수 있습니다. 인덱스 이름을 바꾸면 데이터프레임을 더욱 이해하기 쉽고 코드를 더욱 명확하게 만들 수 있습니다
  39. Python, Pandas, DataFrame를 사용한 DataFrame 비어있는지 확인
    empty 속성 사용:len() 함수 사용:shape 속성 사용:위의 방법들 외에도 info() 함수나 isnull() 함수를 사용하여 DataFrame이 비어있는지 확인할 수 있습니다.참고:empty 속성은 DataFrame에 단일 행도 없는 경우 True를 반환합니다
  40. 파이썬에서 판다스 데이터프레임의 특정 열 이름 바꾸기
    Pandas에서 가장 일반적으로 사용되는 방법은 rename() 메서드입니다. 딕셔너리를 사용하여 기존 열 이름과 새 열 이름을 매핑하여 열 이름을 변경할 수 있습니다.columns 속성을 사용하여 직접 열 이름을 리스트로 지정할 수도 있습니다
  41. Python, Pandas, DataFrame 관련 'Get a list from Pandas DataFrame column headers' 프로그래밍
    df. columns 속성 사용:이 코드는 df. columns 속성을 사용하여 DataFrame의 열 헤더 목록을 열_헤더 변수에 저장합니다. 열_헤더 변수는 Pandas Index 객체이며, 각 열 이름이 요소로 포함됩니다
  42. 팬더스 데이터프레임에서 두 문자열 열을 결합하는 방법
    concat() 함수는 여러 데이터프레임 또는 시리즈를 특정 축을 따라 연결하는 데 사용됩니다. 두 개의 문자열 열을 결합하려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.참고:위의 예제에서는 sep='-' 옵션을 사용하여 두 문자열을 연결할 때 하이픈을 구분자로 사용했습니다
  43. Python, Pandas, DataFrame에서 예쁘게 출력하기
    기본 출력:print(): 가장 간단한 방법으로 DataFrame을 콘솔에 출력합니다.to_string(): DataFrame을 문자열 형식으로 변환하여 출력합니다. 옵션을 통해 출력 형식을 더욱 자세하게 조정할 수 있습니다
  44. Python 딕셔너리를 데이터프레임으로 변환하는 방법 (Pandas 활용)
    따라서, 분석 과정에서 딕셔너리 데이터를 데이터프레임으로 변환해야 하는 경우가 발생합니다. Pandas 라이브러리는 이러한 작업을 간편하게 수행하도록 도와주는 다양한 기능을 제공합니다.Pandas 라이브러리에서 제공하는 from_dict() 함수를 사용하면 딕셔너리를 손쉽게 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다
  45. Pandas DataFrame: NaN 값을 열 평균으로 바꾸기
    먼저, 작업에 필요한 pandas 라이브러리를 불러옵니다.데이터 준비다음은 NaN 값을 포함하는 예시 데이터입니다.열 평균 계산각 열의 평균값을 계산합니다.NaN 값을 열 평균으로 바꾸기fillna() 함수를 사용하여 NaN 값을 열 평균으로 바꿀 수 있습니다
  46. NaN 확인하기: Python, NumPy 및 Pandas에서의 효율적인 방법 비교
    다음은 Python, NumPy 및 Pandas에서 임의의 객체가 NaN인지 확인하는 효율적인 방법에 대한 설명입니다.Python의 isinstance 함수 사용:이 함수는 isinstance 함수를 사용하여 객체가 float 형식인지 확인한 다음 np
  47. Pandas에서 특정 열 인덱스에 열 삽입하기: 세 가지 방법
    loc 인덱서는 특정 행 또는 열에 데이터를 액세스하고 설정하는 데 사용됩니다. 열 삽입을 위해서는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.위 코드는 'C' 열 다음에 'D'라는 새로운 열을 추가합니다.insert 메서드는 데이터프레임에 새 열을 삽입하는 데 사용되는 또 다른 방법입니다
  48. Pandas 작업 진행률 표시줄 예제 코드 (Python, Pandas, IPython 사용)
    본 가이드에서는 Python, Pandas, IPython을 활용하여 Pandas 작업 진행률 표시줄을 프로그래밍하는 방법을 단계별로 안내합니다.단계 1: 라이브러리 설치먼저, 작업에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다
  49. Pandas GroupBy에서 NaN 값 처리를 위한 대체 방법
    결측값 확인 및 제거:isnull() 또는 isna() 함수를 사용하여 DataFrame에서 NaN 값의 존재 여부를 확인할 수 있습니다.dropna() 함수를 사용하여 NaN 값이 포함된 행 또는 열을 제거할 수 있습니다
  50. Pandas Dataframe에서 열 값 기반으로 행 삭제: 대체 방법
    먼저, 작업에 필요한 라이브러리를 임포트해야 합니다.데이터 준비다음으로, 데이터프레임을 만들어 예시 데이터를 입력해야 합니다.행 삭제특정 열 값을 기준으로 행을 삭제하려면 drop() 메서드를 사용할 수 있습니다.axis=0 매개변수는 행을 삭제할 것이라는 것을 나타냅니다